Vol.2010-MUS-86 No.4
2010/7/28

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

1. は じ め に

歌声情報処理: 歌声を対象とした音楽情報処理
孝†1

後 藤 真
中 野 倫 靖†1

齋
藤

藤
原 弘

近年，音楽情報処理分野の発展と共に 1)–4) ，歌声に関する研究活動が世界的に活発に取り組まれ，学術的な観点からだけでなく，産業応用的な観点からも注目を集めている．そうし毅†1た歌声に関する研究は，歌声固有の特徴に関する基礎研究から，歌声合成，歌詞認識，歌手

将†1

同定，歌声検索，歌唱力評価等の応用研究まで多岐に渡る．そこで我々は，文献 5)，6) において，そうした歌声に関する幅広い研究を「歌声情報処理」と名付け，同分野のさらなる発展を目指してきた．この「歌声情報処理」の研究分野では，様々な研究者が異なる課題に

本稿では，「 歌声情報処理」と名付けた新しい研究領域における我々の研究事例を紹介する．これは歌声に対する音楽情報処理であり，その研究対象は多岐に渡るが，本稿では，歌声理解システム，歌声に基づく音楽情報検索システム，歌声合成システムの三つの重要なカテゴ リについて述べる．まず，歌声理解システムとして，歌声とその歌詞との同期，歌手同定，歌唱力評価，歌詞中の同一フレーズ間のリンク作成，ブ
レス音検出を紹介する．次に，歌声の類似度や口ド ラムに基づく音楽情報検索システ
ムや，話声や歌声を入力として歌声を合成するシステムを紹介する．こうした多様な「歌声情報処理」の研究は，今後も急速に進展していくことが期待される．

取り組んでいるが 7),8) ，本稿では，我々の研究事例を中心に紹介する．
歌声は，音声と音楽の両方の側面を持つが，いずれの分野の観点からも未解決の研究課題は多い．例えば，歌声は音声よりも概して変動が大きく，また，歌声と相互に関連し合う伴奏音も，相対的に大きな音量で含まれていることが多い．そのため，歌声の自動認識は，技術的に最も難しいクラスの音声認識問題であると言える．実際，伴奏を伴う歌声の歌詞の自動認識は，まだほとんど 実現できていない．音楽の認識・理解の観点からも，従来主に研究されてきた楽器音に比べ，歌声の変動の大きさは並外れており，技術的に難しくかつ興味深

Singing Information Processing:Music Information Processing for Singing Voices

い課題が多い．歌声の合成に関しても，話声のように言語として内容が伝わる必要がある
ことに加え，声の高さや強さ，声色の動的で複雑な変化や歌声としての表現力が求められ，
まだまだ研究途上で課題も多い．このように歌声情報処理の研究は，学術的にもまさにフロ

Masataka Goto,†1 Takeshi Saitou,†1
Tomoyasu Nakano†1 and Hiromasa Fujihara†1

ンティアである．
その上，音楽は産業・文化の面で主要なコンテンツの一つであり，歌声は音楽の最も重要な要素の一つであることから，その研究成果は社会的にも大きなインパクトを持っている．

This paper introduces our research on a novel area of research referred to as
singing information processing, which is music information research for singing
voices. The concept of singing information processing systems is broad and still
emerging, but this paper describes three important categories, singing understanding systems, music information retrieval systems based on singing voices,and singing synthesis systems. We first introduce singing understanding systems for synchronizing between vocal melody and corresponding lyrics, identifying the singer name, evaluating singing skills, creating hyperlinks between samephrases in the lyrics of songs, and detecting breath sounds. We then introduce
music information retrieval systems based on similarity of vocal melody timbre
and vocal percussion, as well as singing synthesis systems for speech-to-singing
synthesis and singing-to-singing synthesis. We expect such a wide variety of
research related to singing information processing to progress rapidly in theyears to come.

既に商業音楽（特にポピュラー音楽）の制作では，歌声の音高を信号処理で補正する歌声情報処理技術が日常的に用いられており，歌手の歌唱力が不十分な箇所の音程補正や意図的な表現効果を狙った補正等で，必要不可欠なものとなっている．歌声を用いた楽曲検索も実用化され，メロディーを歌ったりハミングしたりすると曲名がわかるサービスは，携帯電話やWeb 上で簡単に利用できる．最近では，VOCALOID「初音ミク」に代表される歌声合成
ソフトウェアも注目を集め9) ，歌声合成技術を用いて制作された楽曲が，ニコニコ動画のような動画コミュニケーションサービスや YouTube のような動画共有サービスに大量に投稿†1 産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)1

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されている10),11) ．そうした歌声合成技術を用いた楽曲を収録した音楽 CD も多数販売されて人気を集め，日本の商業音楽のヒットチャート「オリコン 」の 2010 年 5 月 31 日付アルバム週間ランキングにおいて 1 位を獲得するに至った．他にも，カラオケでの歌声評価（採点）機能等が広く普及している．特にポピュラー音楽では歌声を中心に音楽を聴く人達が多く，今後も，歌声に関する様々な技術が社会的に関心を集めることが予想される．
本稿では，通常の歌唱以外にも，ハミングや口（くち）ド ラム（ド ラムの擬音語表現）等，
人間の口から発声される音楽に関連した声をすべて「歌声」と捉えることとする．以下，我々がこれまでに実現してきた歌声情報処理システムを紹介し，それらのシステムを実現する上で必要な技術について議論する．

2. 歌声情報処理システム
歌声情報処理の研究対象は多岐にわたるが，以下では，我々が実装した九つの歌声情報処理システムを，歌声理解システム，歌声に基づく音楽情報検索システム，歌声合成システム

図1

LyricSynchronizer: 音楽と歌詞の時間的対応付けシステム12),13)の三つのカテゴ リに分類して紹介する．

2.1 歌声を聴いて理解するシステム

関連研究には，強制アラインメントを使用した事例として，歌声区間検出手法を用いた研究15) や，強制アライン メントの探索範囲に音楽的知識による制約を設けた研究16) などが計算機による歌声の理解を実現する上で重要な要素の中から，歌詞，歌手，歌唱力，同じあった．一方，強制アライン メントを用いない事例では，歌声の音韻的な特徴は利用せず，

歌詞のフレーズ，ブレスの五つを扱うシステムを紹介する．

2.1.1 LyricSynchronizer: 音楽と歌詞の時間的対応付けシステム

他の手がかりとして，声調言語である広東語特有の性質17) や音韻の持続時間長18) ，楽曲の「 LyricSynchronizer 」(図 1) は，カラオケのように楽曲の再生と同期して色が変わる歌

標準 MIDI ファイル 19) などを用いていた．ただし，適用できる範囲に制約は大きかった．

詞を表示するシステムである

12),13)2.1.2 Singer ID: 歌手名同定システム．歌詞のテキストを楽曲と自動的に同期させて表示することで，たとえ携帯端末のように小さい画面であっても，楽曲中のどこが再生されているか

我々の歌手名同定システムは，入力した楽曲中の歌声の歌手名を自動的に求めることがでが歌詞上で容易にわかるようになる．さらに，画面に表示された歌詞上の任意の単語をク

きる20)–22) ．これは，事前に登録しておいた複数の歌手の中から，伴奏を伴う混合音中の歌
声が誰によるものかを特定する．これにより，例えば，楽曲の歌手名がメタデータ等に記録リックすることで，その単語の位置へジャンプして再生することも可能である．
従来，こうした歌詞と歌声との時間的な対応付けが難しかったのは，通常の楽曲では，歌されていなくて不明な場合でも，歌手名に基づく楽曲検索が可能となる．特に，メタデータ

声が他の伴奏音と混ざった混合音となっているためであった．これを解決するために，伴奏に記録されているアーティスト名が，グループ名等で歌手名ではない場合に有用である．
本システムでは，LyricSynchronizer と同様，まず，様々な楽器音が含まれる混合音から，音の影響を低減させて，混合音中のボーカルパートだけを抜き出す必要がある．そこで，まず，我々のメロディー音高推定手法 PreFEst

14)

によって，様々な楽器音が含まれる混合音

メロディーの歌声を分離した．次に，ロバストな歌手の識別を実現するために，歌声の特徴

から，メロディーの歌声を含む最も優勢な音高を推定してその音を分離した．次に，間奏等をよく保存していて歌声らしさの高いフレームのみを，識別用に抜き出した20)–22) ．そうしを除いた実際に歌っている区間だけを検出し ，その歌声区間の分離歌声に対して，Viterbi

たフレームの特徴を各歌手ごとに混合ガウス分布 (GMM) で学習しておくことで，最も尤

アラインメント（強制アラインメント ）手法によって歌詞の各音韻（母音）の位置を推定し度の高い歌手を同定することができた．

た12),13)

関連研究には，歌声区間検出をして求めた区間のみで歌手名同定をした事例23)–27) ，歌声．これにより，歌詞中の各単語がどの時刻に歌われているかがわかる．

2c 2010 Information Processing Society of JapanVol.2010-MUS-86 No.4
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る事例36)–38) などがあった．他には，歌唱力補正をする事例39) もある．

2.1.4 Hyperlinking Lyrics: 歌詞中に共通して登場するフレーズ間へのリンク作成
システム「 Hyperlinking Lyrics 」は，複数の楽曲の歌詞中に共通して登場するフレーズ（キーワード ）間にハイパーリンクを張ることができるシステムである40),41) ．歌詞が既知の楽曲同士のハイパーリンクと，歌詞が既知の楽曲と未知の楽曲との間のハイパーリンクの両方を生成することができる．このようなハイパーリンク構造を分析することで，歌詞の意味に基づいて楽曲をクラスタリングできる．また，楽曲の再生中にハイパーリンクされた歌詞フレーズ
をクリックすることで，同じフレーズが含まれる別の楽曲にジャンプできる新たな音楽鑑賞
インタフェースにも応用できる．
本システムでは，歌詞が既知の楽曲と未知の楽曲から成る楽曲データベースが与えられた
ときに，まず，歌詞のテキストのみを用いて複数回出現する適切なフレーズを抽出した．次図2に，メロデ ィー音高推定手法 PreFEst14) を用いて混合音からメロデ ィーの歌声を分離し ，MiruSinger: 歌唱力向上支援システム31),32)

歌声用音響モデル (HMM) を用いて，抽出したフレーズが出現する各箇所の開始・終了時
区間検出に加えて伴奏音の影響を低減させる処理をした事例28),29) ，ヴィブラートの個人性刻を求めた40),41) ．

を利用した事例30) などがあった．

こうした歌詞のハイパーリンクは，歌詞の内容に基づいて楽曲同士の関係と楽曲内部の関

2.1.3 MiruSinger: 歌唱力向上支援システム

係を同時に扱うものであり，従来は提案されていなかった．

「 MiruSinger 」(図 2) は，既存の楽曲の歌い方に忠実にうまく歌いたいときに，その楽2.1.5 Breath Detection: ブレス音自動検出システム

曲のボーカルパートを分析して可視化し，それに合わせてユーザの歌声も比較表示すること

我々のブレス音自動検出システムは，無伴奏の単独歌唱中の各ブレス音を検出することがができる歌唱力トレーニングシステムである31),32) ．既存楽曲の混合音中のボーカルパート

できる42),43) ．こうして検出したブレス音は，歌声の収録においてブレスを消したり強調しの音高（ 基本周波数）とビブラート区間を表示しておき，それに重ねて比較できるように，たりする用途や，メロディーのフレーズ境界の検出，楽曲の構造分析，歌唱力の自動評価等

ユーザの歌声をリアルタイムに可視化してフィードバックする．これにより，ユーザはどれで有用である．
本システムでは，音響特徴量として音声認識で広く用いられている MFCC，ΔMFCC，ぐらい自分の音高が外れているかがわかり，目標とすべき音高もわかる．
各ビブラート区間は，歌唱力の「 うまい」
「へた」を楽譜情報を用いずに識別できる歌唱

Δpower を用い，事前に学習した HMM によって可変長のブレス音を検出した．また，ブ力自動評価手法33),34) に基づいて検出した．既存楽曲中のボーカルパートの音高は，前記のレス音の音響特性も別途分析し ，そのスペクトル包絡形状が同一曲中では類似しているこ

メロデ ィー音高推定手法 PreFEst14) によって求めた．

と，その長時間平均には男性は 1.6kHz，女性は 1.7kHz 付近に顕著なピークがあることがわかった42),43) ．

歌唱力を自動的に評価するシステムとしては，カラオケの採点機能が普及しており，そ関連研究には，歌唱中のブレ ス音の音響特性分析や自動検出に関連した事例44) があり，

こでは主に評価用の楽譜情報（ 音高）からの差異に基づいて採点している．一方，上記のMiruSinger では，楽譜情報を用いていない点が特長である．同様に楽譜を用いない関連研

MFCC，零交差，パワー等を特徴量としてテンプレートマッチングをしていた．

究35) もあるが，スペクトル包絡の特徴しか用いていなかった．一方，歌唱力向上支援シス

2.2 歌声に基づく音楽情報検索システム

テムの関連研究には，ユーザ歌唱の分析結果をリアルタイムに可視化してフィードバックす

一般的な音楽情報検索システムの多くは書誌情報（タイトルやアーティスト名）を利用し3

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図3

VocalFinder: 声質の類似度に基づく楽曲検索システム22),52),53)

図4ているが，膨大な楽曲の中から好みの楽曲を発見するために，「 コンテンツ内容に基づく音度に基づく楽曲検索の事例は多いが，本システムのような歌声の声質に基づく楽曲検索は，

2)

楽情報検索」 の需要が高まっている．その一つのアプローチである歌声に基づく音楽情報

混合音中の歌声を扱う難しさもあって，従来は実現されていなかった．

2.2.2 Voice Drummer: 口（ くち）ド ラムによるド ラム譜入力システム

検索システムの代表例は，ハミング検索 (QBH: Query-by-Humming) であり，数多くの研45)–51)

Voice Drummer: 口（ くち）ド ラムによるド ラム譜入力システム54),55)．ここではより新しい研究事例として，歌声の声質の類似度に基づ「 Voice Drummer 」(図 4) は，ド ラム音を真似た「ドンタンドド タン 」のような口ド ラ

く楽曲検索システム VocalFinder と，口（ くち）ド ラムによるド ラムパターン検索システム（ボイスパーカッション ）によって，ド ラム譜の入力を可能にするシステムである54),55) .

ム Voice Drummer について紹介する．

ユーザがバスド ラムとスネアド ラムを擬音語で表現しながらド ラムパターンを歌うと，個々究がなされてきた

2.2.1 VocalFinder: 声質の類似度に基づく楽曲検索システムのド ラム音の擬音語表現とその発音時刻に基づいて，事前に用意したド ラムパターンのデー「 VocalFinder 」(図 3) は，楽曲データベース中の似た歌声の楽曲を探す音楽情報検索シ

タベースとマッチングしながら，どのパターンがどのようなテンポで歌われたかを自動的にステムである22),52),53)．このシステムでは，ユーザが検索キーとして自分好みの声質の歌認識・検索する．そしてシステムは，検索されたド ラムパターンをリアルタイムに可視化し唱を含む楽曲を入力すると，その声質に似た歌唱の楽曲を探しだして一覧をユーザに提示すてフィード バックする．既存の楽曲のド ラムパートだけを差し替えて編曲する機能も持ち，る．これにより，従来の書誌情報に基づく検索も併用しながら，ユーザは自分の好みの歌声

ユーザが楽曲の演奏に合わせてド ラムパターンを歌うと，次々と認識されたド ラムパターンを持つ今まで知らなかった楽曲を発見することができる．

が表示され，入力後に編曲結果を実際のド ラム音で再生できる．

本システムでは，まず，メロディー音高推定手法 PreFEst14) を用いて伴奏を含む混合音

本システムでは，ド ラム音の内部表現として「ドン 」「タン 」のような擬音語表現を採用

からメロディーの歌声を分離し，その歌声の声質を表現する特徴量を抽出した．次に，それし ，HMM を用いてド ラムパターンデータベース中のど のパターンがユーザの口ド ラムとらの特徴量の各楽曲における分布同士の相互情報量を用いて，異なる曲の声質の類似度を計最も一致するかを求めた．人によって擬音語表現には個人差があるため，バスド ラムとスネ算した22),52),53) ．

アド ラムの口ド ラムとして出現しやすい表現を調査して，認識用の辞書に登録した54),55) ．

関連研究として，コンテンツ内容に基づく音楽情報検索2) では，楽曲全体の曲調の類似関連研究として，擬音語表現に近い発声を認識する事例56),57) や，ド ラム音を音響的によ4c 2010 Information Processing Society of JapanVol.2010-MUS-86 No.4
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図5

SingBySpeaking: 歌詞の朗読音声を歌声に変換する歌声合成システム65),66)

図6

り近く模倣した音声 (Beatboxing) を認識する事例58)–60) などがあった．

VocaListener: ユーザの歌い方を真似ることが可能な歌声合成システム71),72)

符の長さとなるように，対応する音韻の長さを伸長した．そして，スペクトル制御モデル

2.3 歌声合成システム

は，歌唱ホルマントと，ビブラートに同期したホルマントの振幅変調の両者を付与すること

歌声合成の研究9) では，歌詞のテキストと楽譜を入力とする歌声合成 (text-to-singing

で，より歌声らしくした65),66) ．

synthesis) のアプローチが主流だが 61)–64) ，以下では合成方法の選択肢を増やす新たなアプ関連研究としては，本システムとは入出力を入れ替えたアプローチ「 歌声を入力とする

ローチとして，話声と楽譜を入力とする歌声合成 (speech-to-singing synthesis) と，歌声を話声合成 (singing-to-speech synthesis) 」に基づいて，歌声を話声に変換する話声合成シス入力とする歌声合成 (singing-to-singing synthesis) を紹介する．

68)
を本システムの後に構築した．また，歌声と朗読音声の識別69)
テム「 SpeakBySinging 」

や，混合音中の歌声の声質変換70) も実現されている．

2.3.1 SingBySpeaking: 歌詞の朗読音声を歌声に変換する歌声合成システム「 SingBySpeaking 」(図 5) は，楽曲の歌詞を朗読した音声とその楽譜情報を入力とし，その65),66)2.3.2 VocaListener: ユーザの歌い方を真似ることが可能な歌声合成システム．基本的には，楽譜に沿っ「 VocaListener 」(図 6) は ，ユーザの歌声の 音高と 音量を 真似るよ うに ，市販の 歌て各音韻の音高と長さを調整し，歌声固有の音高とスペクトルの変化を付与する．合成結果の具

声合成ソフト ウェアのパラ メータを自動推定できる歌声合成シ ステムである71),72) ．従

体例は，http://www.interspeech2007.org/Technical/synthesis of singing challenge.php

来 必 要だった 歌 声 合 成パ ラ メー タの 長 時 間の 調 整や 楽 譜の 入 力が 不 要で あ り，お 手

で聴くことができる．

本を 歌 うだけで ，人間らし い 自然な 歌声が 容易に 合成で き る．合成結果の 具体例は ，音声を音響的に加工することで歌声を合成するシステムである

本システムは，音声分析合成法 STRAIGHT

67)に基づいており，基本周波数 (F0)，音韻

http://staﬀ.aist.go.jp/t.nakano/VocaListener/ で視聴することができる．

長，スペクトルのそれぞれにおける歌声固有の音響特徴を制御するモデルで構成される．ま本システムでは，合成された歌声の音高と音量が，入力されたユーザの歌声とより近くなず，F0 制御モデルは，入力された楽譜が与えるメロディの概形に基づいて，F0 動的変動成るように，歌声合成パラメータを繰り返し更新（反復推定）した．歌声と歌詞の高精度な自分（オーバーシュート，ビブラート，プレパレーション，微細変動）を付与することで，歌動対応付け機能を持ち，歌詞のどこをいつ歌っているかを対応付けることで，各音節の高さ

声の自然な F0 の変化を生成した．次に，音韻長制御モデルは，楽曲のテンポで決まる各音を推定し，音符化して歌声合成用の楽譜表現を生成可能にした．さらに，ユーザによる合成

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結果の微調整にも対応し，ユーザの歌唱力を補正して合成する機能も実現した71),72) ．

各音韻を手作業でラベル付けし，音声認識用の音響モデルを歌声に適応させるか 12),13),71) ，最初から歌声のみを学習させる40),41),72) ことで構築し，高精度な対応付けを可能にした．

関連研究としては，反復推定をせずに，ユーザの歌声から抽出した音高や音長などを直接歌声合成システムに与えた事例73) があった．なお，2008 年に実現された VocaListener は第二に，SingBySpeaking では，歌詞を読み上げた音声中の各音韻を同定する，歌詞のア

その後拡張され，2010 年には，ユーザの歌声の声色変化も真似る歌声合成システム「 Vo-ラインメントが必要がある．そこで，このアラインメントのために，歌声用ではなく通常の

74)
caListener2 」に発展している．

音声認識用の音響モデルを用いた65),66) ．
第三に，Voice Drummer では，ユーザが歌ったド ラムパターンを認識するために，音声

3. 歌声情報処理システムを可能にする技術

認識用の音響モデルを，ド ラムパターンを歌った音声に適応させて用いた．まず，バスド ラ

2 章 で紹介した歌声情報処理システムを実現した際に共通して用いた，四つの主要な技

ムとスネアド ラムの様々な擬音語表現を音響モデルにより HMM で表し ，それらをド ラム

術について述べる．

パターンデータベース中の各パターンを表すように連結することで，ユーザの口ド ラムがどのパターンに最も近いかを求めた54),55) ．

3.1 楽曲の混合音中の歌声抽出

3.3 歌声の声質の認識

様々な楽器音が含まれる混合音中の歌声を扱う上で，メロデ ィーのボーカルパートだけを抜き出す処理は重要である．そこで我々は，混合音中で最も優勢な音高を推定する手法

Singer ID と VocalFinder の二つのシステムでは，伴奏を伴う混合音中の歌声の声質をPreFEst14) を用いて，メロデ ィーの基本周波数を推定した．そして，その高調波成分を抽扱う必要がある．そこで，PreFEst によりメロディーを抽出して伴奏の影響を低減した後，出し ，正弦波重畳モデルを用いて再合成することで，ボーカルパートの歌声を求めた．た歌声の特徴をよく保存していて歌声らしさの高いフレームのみを，識別あるいは類似度の計

だし ，元の PreFEst では各フレームが歌声かど うかの識別はしていないため，必要に応算用に抜き出した．そして Singer ID では，線形予測メルケプストラム係数 (LPMCC) をじて，後処理として GMM 等による識別を加えた．この技術は，伴奏を伴う混合音を扱う

特徴量とした GMM を用いて，各歌手の声質を学習した20)–22) ．一方，VocalFinder では，

LyricSynchronizer，Singer ID，MiruSinger，Hyperlinking Lyrics，VocalFinder の五つ

LPMCC に加えて ΔF0 も特徴量とした GMM を用いて，あらゆる歌手同士の組合せの類のシステムで用いた．なお，歌声に特化することでさらに性能を向上した歌声音高推定手

似度を計算した22),52),53) ．

法75) も実現している．

3.2 節で述べた歌声区間検出技術でも，歌声の声質を扱っていると言える．歌声区間と非3.2 歌詞・音韻の認識

歌声区間の 2 状態の隠れマルコフモデル (HMM) を，両方の区間の学習データを用いて学

LyricSynchronizer，Hyperlinking Lyrics，Voice Drummer，SingBySpeaking，VocaL-

習して利用し，歌声区間検出をしていた12),13),22),52),53) ．

3.4 歌声の音高のモデル化

istener の五つのシステムでは，歌詞あるいは音韻を扱う必要があり，下記の三つの異なる歌声の音高（ 基本周波数，F0 ）は，生成と分析の両方のために適切にモデル化する必要技術を用いた．
第一に，LyricSynchronizer と Hyperlinking Lyrics では，伴奏を伴う混合音中で，歌詞がある．

やフレーズの各音韻を同定する必要がある．そこで，PreFEst によりメロディーを抽出した

SingBySpeaking では，F0 制御モデルを用いて歌声の F0 を自動生成した．楽譜の音符

後，その非歌声区間を除去するために，歌声区間と非歌声区間の 2 状態の隠れマルコフモデに対応する大局的な F0 変化と，オーバーシュート，ビブラート，プレパレーション，微細ル (HMM) を用いた歌声区間検出技術（音声での発話区間検出技術 VAD の歌声版）を適用

変動の 4 種類の F0 動的変動成分76) による局所的な F0 変化の二つの歌声特有の変化が起した．そして，歌声用に用意した音響モデル (HMM) を利用して，歌詞やフレーズの音韻

きるように，F0 を生成した．

ネットワークを作り，抽出した歌声との対応付けを Viterbi アラインメント（ 強制アライン

一方，VocalFinder では，F0 の軌跡の動的な変化をモデル化するために，ΔF0 を GMM

メント ）手法によって求めた．VocaListener においても，歌声用音響モデルを用いて歌声の特徴量の一つとして用いた．歌声では F0 が時間的に変化するので，その変化の様子が歌と歌詞との時間的対応付けを求めた．この歌声用音響モデルは，歌声データベースに対して手の特徴の一つになると考えられる22),52),53) ．

6

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Based on Singing Voice Modeling, Proc. of ICASSP 2010, pp.5506–5509 (2010).
7) スペシャルセッション「歌声情報処理最前線！」, 情報処理学会第 86 回音楽情報科学研究会 (2010).
8) 河原英紀：歌声情報処理の最新動向，電気学会誌， Vol.130, No.6, pp.360–363 (2010).
9) 剣持秀紀：歌声合成とその応用，情報処理 (情報処理学会誌)， Vol. 50, No. 8, pp.
723–728 (2010).
10) Cabinet Oﬃce, Government of Japan: Virtual Idol, Highlighting JAPANthrough images, Vol. 2, No. 11, pp. 24–25 (2009).
http://www.govonline.go.jp/pdf/hlj img/vol 0020et/24-25.pdf.
11) 濱崎雅弘，武田英明，西村拓一：動画共有サイトにおける大規模な協調的創造活動の創発のネットワーク分析: ニコニコ動画における初音ミク動画コミュニティを対象として，人工知能学会論文誌， Vol.25, No.1, pp.157–167 (2010).
12) Fujihara, H., Goto, M., Ogata, J., Komatani, K., Ogata, T. and Okuno, H. G.:
Automatic Synchronization Between Lyrics and Music CD Recordings Based on
Viterbi Alignment of Segregated Vocal Signals, Proc. of ISM 2006, pp. 257–264(2006).
13) Fujihara, H. and Goto, M.: Three Techniques for Improving Automatic Synchronization Between Music and Lyrics: Fricative Detection, Filler Model, and Novel
Feature Vectors for Vocal Activity Detection, Proc. of ICASSP 2008 (2008).
14) Goto, M.: A Real-time Music Scene Description System: Predominant-F0 Estimation for Detecting Melody and Bass Lines in Real-world Audio Signals, SpeechCommunication, Vol.43, No.4, pp.311–329 (2004).
15) Chen, K., Gao, S., Zhu, Y. and Sun, Q.: Popular Song and Lyrics Synchronization
and Its Application to Music Information Retrieval, Proc. of MMCN’06 (2006).
16) Iskandar, D., Wang, Y., Kan, M.-Y. and Li, H.: Syllabic Level Automatic Synchronization of Music Signals and Text Lyrics, Proc. of ACM Multimedia 2006, pp.
659–662 (2006).
17) Wong, C.H., Szeto, W.M. and Wong, K.H.: Automatic Lyrics Alignment for Cantonese Popular Music, Multimedia Systems, Vol.4-5, No.12, pp.307–323 (2007).
18) Kan, M.-Y., Wang, Y., Iskandar, D., Nwe, T.L. and Shenoy, A.: LyricAlly: Automatic Synchronization of Textual Lyrics to Acoustic Music Signals, IEEE Trans.
on Audio, Speech, and Language Processing, Vol.16, No.2, pp.338–349 (2008).
19) Müller, M., Kurth, F., Damm, D., Fremerey, C. and Clausen, M.: Lyrics-based
Audio Retrieval and Multimodal Navigation in Music Collections, Proc. of ECDL
2007, pp.112–123 (2007).
20) Fujihara, H., Kitahara, T., Goto, M., Komatani, K., Ogata, T. and Okuno, H.G.:
Singer Identiﬁcation Based on Accompaniment Sound Reduction and Reliable
Frame Selection, Proc. of ISMIR 2005, pp.329–336 (2005).

また，ビブラートは F0 を分析して検出した．このビブラート検出結果は，VocaListener
でユーザの歌声を真似る際に，そのビブラート区間のみを歌唱力補正して合成するために用いたり71),72) ，MiruSinger で各ビブラート区間を可視化するために用いたりした31),32) ．

4. お わ り に
本稿では，我々の実現した一連の歌声情報処理システムの研究事例を紹介し，それらを可能にした技術について述べた．ここまで歌声に関する研究が注目を集めた時代は過去になく，「 歌声情報処理」分野の研究は，今後も急速に進展していくことが予想される．この学
際的な研究分野には様々な研究課題が未解決のまま残っており，今後は，心理学77) ，生理学78) ，声楽79) 等の歌声を取り巻く様々な知見も，信号処理，機械学習，インタフェース等と合わせて考慮していくことが，大切になると考えられる．
最初にも述べたように，歌声は，音声と音楽の両方の側面を持つ．現在，音声言語情報処
理と音楽情報処理の研究分野は，お互いに影響を与えつつもまだ接点は多くない．しかし ，将来的には，音声と音楽を別々に考えずに，それらの総合的な情報処理の実現を目指す「音情報処理」という分野を確立していきたいと我々は考えている．歌声情報処理の研究は，まさにそのための王道的アプローチの一つであり，成功の鍵を握っている．同分野が，より多くの人達の興味を集め，今後もさらに発展していくことを期待したい．

謝

辞本研究の一部は，科学技術振興機構 CrestMuse プロジェクトによる支援を受けた．

参

考

文

献

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6) Goto, M., Saitou, T., Nakano, T. and Fujihara, H.: Singing Information Processing

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2010/7/28

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

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情報処理学会研究報告
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